作者：宁夏回族自治区人民医院(宁夏医科大学附属自治区人民医院）关节外科     尚赫

膝关节骨关节炎（KOA）以关节软骨磨损、骨质增生和滑膜炎症为特征，是导致老年患者疼痛和残疾的常见原因。随着人口老龄化，其发病率上升，给患者、家庭及社会带来经济负担。传统KOA诊断依赖医生经验和影像学检查，存在主观差异，易漏诊早期病变，现有治疗也难以精准适配个体病情。近年来，以人工智能(AI)、大数据、互联网为代表的数字智能化技术给医疗领域带来革新，也为解决KOA诊疗难题提供了新思路，有望对KOA患者实现早期精准诊断、个性化治疗和智能化康复管理，改善预后，减轻医疗负担。

数字智能化技术在KOA诊断中的应用

X线和CT影像的智能分析      X线检查是诊断与评估KOA的常用方法。近年来，用于X线图像分析的AI算法取得显著进展。深度学习在医学影像分析中展现出巨大潜力，其能自动识别并量化分析X线图像中的关键特征，如关节间隙宽度、骨赘大小与形态等。Cohen等研究表明，AI算法对检测膝关节积液成效显著，可准确鉴别创伤患者X线和CT图像的单纯积液与关节积血，提升诊断准确性。Abdullah等运用深度学习方法定位并判断X线图像中KOA严重程度，其分类准确率达98.90%。Khalid等基于卷积神经网络（CNN）的AI系统判断KOA严重程度，其与资深影像科医师的诊断一致性超过90%，且诊断迅速，能大幅提升诊断效率，减少人为误差。Westburry等使用机器学习算法对X线图像自动进行Kellgren-Lawrence（K-L）评分，其能够缩短评估时间，避免观察者主观偏差。Drevet等借助X线多模态机器学习，通过K-L分级变化预测KOA患者的病情进展，助力个性化治疗。CT检查在KOA诊断中同样重要。将深度学习用于多层CT影像筛选分类，形成的辅助诊断技术可为临床诊治提供参考。AI算法应用于CT图像分析，能学习膝关节图像特征，构建精准诊断模型，识别KOA常见异常，支持准确诊断。Piccolo等发现，关节空间映射技术与负重CT成像结合对于量化膝关节间隙宽度、检测结构性关节疾病有独特潜力，有望为KOA诊断提供更全面准确的信息。X线和CT检查是KOA诊断评估的常用方法，AI算法的融入使其效能大幅提升，在特征识别、病情判断、积液鉴别、进展预测等方面成果突出，为临床医生诊断KOA提供了有力支持。

磁共振成像影像的精准解读     磁共振成像（MRI）检查能清晰显示膝关节软骨、半月板和韧带等软组织结构，对KOA早期诊断至关重要，但传统MRI检查及诊断耗时较长。Panwar等运用CNN、AlexNet等4个预训练模型预测KOA严重程度，并借助Deepstack集成技术将MRI检查诊断准确率提升至99.71%。数字智能化技术可对MRI影像进行多参数定量分析，测量软骨厚度等指标。成分MRI技术能揭示软骨微观结构变化，多维MRI成像可评估软骨生化改变，有助于早期发现软骨退化。AI的集成应用进一步提升了对软骨病变的分析能力和早期KOA诊断准确性。Zheng等应用基于低秩分解降噪（LRDD）的多模态MRI算法进行研究，证实该算法的图像处理效果良好，表明多模态MRI算法有助于KOA诊断。Hu等的研究表明，基于深度学习算法的MRI检查能清晰显示KOA软骨病变。Shah等开发的软骨分割算法能精准勾勒软骨轮廓，降低软骨体积计算误差，有利于KOA早期诊断和病情精准评估。MRI检查在疾病评估等方面能发挥关键作用。多种数字智能化技术实现了MRI影像多参数定量分析，加快了KOA早期诊断和病情精准度评估，可为临床治疗提供更强支持。

基于大数据的KOA预测      许多学者对KOA的预测开展了一系列探索,他们收集患者的年龄、性别、体质量、西安大略和麦克玛斯特（WOMAC）骨关节炎指数、家族史和既往膝关节检查数据等变量构建大数据模型，来预测个体罹患KOA的风险。大数据为医学影像AI提供了丰富的信息资源。Du等运用4种机器学习技术，以K-L分级变化、内侧隔室分级的关节间隙变窄、外侧隔室分级的关节间隙变窄为关键进展指标，对MRI影像的KOA进展进行预测研究。Ntakolia等基于多模态数据训练的机器学习技术对KOA患者膝关节间隙狭窄进行预测研究,他们采用混合特征选择技术，筛选特定特征用于各类机器学习模型训练，以实现对KOA患者膝关节间隙狭窄的精准预测。Shen等借助Dryad数据库开展研究，发现KOA病情进展与4个变量预测因子相关，并以此构建预测模型，该模型可信度高，具有临床应用价值。Li等同样选用Dryad数据，将6种机器学习算法与临床特征等结合构建模型，确认血清总胆固醇是KOA分级进展的重要危险因素，结果表明可采用机器学习算法对KOA进展的风险因素有效建模。Wang等设计融入注意力机制的长短期记忆（LSTM）模型来预测KOA患者的K-L分级，发现膝关节对位异常可能导致关节间隙狭窄，而症状(肿胀、磨擦感、卡顿感和活动受限)对KOA进展影响较小。Joo等认为，结构性因素与临床风险因素的组合能够预测影像学上KOA进展，临床预测模型和风险计算器能提供决策支持。Chan等采用新组合机器学习方法，对预测KOA发展和病情严重度有显著成效，准确率分别达84.3%和76.5%。综上所述，基于机器学习的早期预测模型能够整合患者临床数据、影像学特征和生物标志物等多维度信息构建KOA发病风险预测模型，可识别高危人群，实现KOA的早期预警与干预。

数字智能化技术在KOA治疗中的应用

手术规划      三维膝关节重建与优化模型能清晰并精准地呈现膝关节特征，包括每个组件的解剖结构和几何形态，对获取个性化截骨导板和确定合适的假体尺寸很有帮助。在个体化全膝关节置换术（TKA）中，三维对齐存在复杂关系，每个对齐参数都可量化且与报告的患者结果密切相关。统计分析与机器学习技术的应用可协助规划手术过程。Meng等运用AI辅助手术计划系统，评估关节外畸形对TKA的机械轴对齐和侧副韧带损伤风险的影响，结果表明对于合并关节外畸形且接受TKA的KOA患者，利用重建的侧副韧带三维模型进行术前规划，有助于直观评估侧副韧带损伤风险，可在安全范围内尽量减少关节内截骨，并允许一定程度的残余力线偏差，能有效降低侧副韧带损伤风险。Lan等探究基于AI的术前三维规划技术在TKA中对修复体尺寸和轴向对准规划的影响，与二维的X线模板测量技术相比，基于AI的术前三维规划技术效果更可靠。对于伴有关节外畸形的KOA患者，采用3D打印技术的TKA手术更适合个体需求并可降低手术难度。借助三维重建技术，医生可将患者膝关节CT或MRI数据转化为三维模型，直观观察膝关节的解剖结构和病变状况。同时，依据患者解剖特征，结合AI算法，可为膝关节置换术制定个性化手术方案，精准确定假体类型、大小和植入位置，显著提高手术精准性和成功率。

手术导航与机器人辅助手术      手术导航系统能实时追踪手术器械与患者膝关节的相对位置，为医生提供精准的手术操作指引，减少手术误差。李园源等的研究表明，采用遥感导航对准（RSNA）系统进行手术能降低TKA术后下肢力线缺陷发生率。与传统髓内定位手术相比，该系统准确性更高，操作更简便，且能确保术后疗效。机器人辅助手术系统在手术操作中可提高精准度，尤其在复杂的膝关节置换术中，能显著提升假体植入准确性，有效改善患者术后关节功能。Zhang等运用计算机辅助外固定技术治疗KOA合并内翻患者，结果显示患者的重度膝内翻得到有效矫正，骨软组织良好再生，下肢力线得到改善，下肢功能恢复良好，整体治疗效果满意。Adamska等比较机器人辅助TKA与传统TKA，发现两种方法治疗结果均令人满意，且均安全可靠，患者术后症状缓解良好。Ma等的回顾性研究发现，与传统TKA相比，机器人辅助TKA的短期临床疗效更好，不仅能实现更优的对线规划，而且有良好的安全性。

非手术治疗的优化      利用大数据分析不同患者对药物治疗的反应，结合基因检测等方法，能够明确患者的遗传特征与药物疗效、不良反应之间的关系，使药物治疗更精准化。Huang等的研究显示，基于AI算法的自动MRI检查诊断KOA模型具有良好应用价值，可为KOA患者的治疗提供参考。此外，还可通过建立药物基因组学模型，为KOA患者制定更精准的药物治疗方案，提高药物治疗的有效性和安全性。基于可穿戴设备和传感器收集患者膝关节活动数据、运动模式等信息，利用AI算法为患者量身定制物理治疗方案，可以定制个性化的物理治疗。一些研究验证了移动健康程序对TKA术后患者穿戴设备数据的连续接收能力，以及机器学习算法对结果的预测精准性。这种远程康复监测系统能在康复团队与患者之间建立更好的沟通，确保患者获得及时反馈和医疗干预，显著降低患者的再住院率。

数字智能化技术在KOA患者管理中的应用

数字智能化技术已融入医疗领域，为KOA患者的管理带来创新和变革，这主要体现在远程监测与管理系统和患者自我管理应用程序的开发。Cafarelli等的研究证实，用于KOA远程频繁评估的便携式技术在患者中接受度高。借助智能手环、关节贴片等可穿戴设备及物联网技术，能够构建信息采集传输网络，实现24h采集生理数据、追踪活动量、收集疼痛反馈。该系统简化了长期随访流程，患者在家就能上传数据，医生通过系统实时监测病情，并据此调整治疗方案，降低再住院率。党炳文等将智能化自控镇痛技术应用于术后疼痛管理，提升了镇痛效果和患者满意度，降低了不良反应发生率，展现出数字智能化技术优化治疗的潜力。自我管理应用程序能够为KOA患者提供便捷的健康管理工具，功能丰富。症状记录模块能帮助患者记录病情，为就医提供参考；用药提醒可确保规范用药；运动指导提供个性化运动方案，促进关节恢复；健康教育以图文、视频普及疾病知识，提升患者认知。邓冬梅等的研究表明，信息智能化管理模式可改善慢性病患者的心理状态和生活质量。部分应用程序集成社交功能，增强了患者自我效能感与社会支持，有助于应对疾病。

展望

尽管数字智能化技术在KOA领域应用成果显著，但仍面临诸多挑战。首先是数据安全与隐私保护问题，如何保障患者医疗数据不被泄露和滥用是亟待解决的难题。其次，不同数字智能化系统之间的兼容性和互操作性尚未彻底完善，阻碍了数据流通与整合，影响技术应用效果。最后，数字智能化技术成本较高，限制了其在部分地区和人群中的广泛应用。随着技术不断发展完善，数字智能化技术有望在KOA的诊疗及管理中取得更好发展，为患者带来更好的治疗效果，提高生活质量。

来源：国际骨科学杂志2025年7月第46卷第4期

(本网站所有内容，凡注明来源为“医脉通”，版权均归医脉通所有，未经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，否则将追究法律责任，授权转载时须注明“来源：医脉通”。本网注明来源为其他媒体的内容为转载，转载仅作观点分享，版权归原作者所有，如有侵犯版权，请及时联系我们。)